ivanoffdennis

Я работаю продуктовым аналитиком уже много лет и за это время видел, как рынок несколько раз менял ориентиры. Профессии становились «самыми востребованными», потом перегревались и теряли привлекательность. Если смотреть на происходящее без эмоций и громких обещаний, аналитика остаётся редким примером направления, где вход в профессию остаётся относительно доступным, а ценность специалиста для бизнеса ощущается довольно быстро.

Аналитика не выглядит эффектно со стороны. В ней нет визуального результата, как в дизайне, и нет ощущения инженерной сложности, как в разработке. Зато есть постоянная работа с реальностью продукта: с тем, что происходит с пользователями, деньгами и решениями. Пока компании принимают решения на основе данных, аналитики будут частью этого процесса.

Что на самом деле нужно знать, чтобы войти в аналитику

Один из главных мифов — что для старта в аналитике нужен большой технологический стек. На практике начальный набор инструментов довольно компактен и хорошо масштабируется по мере роста.

Базой почти в любой продуктовой команде остаётся SQL. Это основной язык общения с данными: извлечение, фильтрация, агрегации, простые оконные функции. На старте важно не «знать всё», а уметь самостоятельно получать корректные данные и понимать, что именно ты смотришь.

Второй обязательный слой — продуктовая аналитика и метрики. Retention, conversion, churn, LTV, ARPU — не как абстрактные термины, а как инструменты для объяснения происходящего с продуктом. Аналитик без понимания метрик остаётся техническим исполнителем, даже если хорошо владеет SQL.

Дальше обычно появляются BI-инструменты. Не принципиально, будет ли это Tableau, Power BI, Looker, Metabase или Redash. Важнее понимание, зачем строится визуализация и какое решение она должна поддержать. Дашборд сам по себе не имеет ценности, если за ним не стоит вопрос.

Python и статистика подключаются по мере роста задач. На входе редко требуется сложный анализ или моделирование, но базовое понимание статистики, A/B-тестов и работы с выборками со временем становится обязательным. Здесь аналитика начинает переходить от описания происходящего к поиску причин и эффектов.

Отдельно стоит упомянуть работу с продуктовой логикой: умение формулировать гипотезы, задавать вопросы бизнесу и интерпретировать результаты в контексте продукта. Это не технология в привычном смысле, но именно этот навык чаще всего отличает сильного аналитика от формально подготовленного.

Почему аналитика быстро приводит к росту дохода

Аналитик находится близко к деньгам. Он работает с тем, что напрямую влияет на выручку, удержание и эффективность решений. Даже на начальных позициях вклад аналитика можно измерить: найденная проблема, скорректированная гипотеза, предотвращённая ошибка.

Именно поэтому в аналитике часто возникает ощущение, что зарплаты «слишком высокие для входа с нуля». Бизнес платит не за количество выученных инструментов, а за способность снижать неопределённость. Аналитик, который помогает принимать более точные решения, довольно быстро становится ценным, даже если его технический стек ещё не идеален.

Где чаще всего ломается вход в профессию

Самая распространённая ошибка — начинать путь в аналитике с хаотичного изучения инструментов. SQL учится ради SQL, BI — ради дашбордов, Python — «потому что надо». В итоге человек умеет многое по отдельности, но не понимает, как это соединяется в реальной работе.

В продакшене всё начинается не с инструмента, а с вопроса. Что мы хотим понять? Почему это важно для продукта? Какие данные могут дать ответ? И только потом — каким способом эти данные получить и показать. Если этот порядок не сформирован, вход в аналитику затягивается и становится фрустрирующим.

Зачем в аналитике вообще нужен менторинг

За годы работы я видел десятки похожих историй. Люди с хорошей логикой и мотивацией месяцами учатся, но не чувствуют уверенности. Не потому, что им не хватает знаний, а потому, что они не понимают, как выглядит «нормальная» работа аналитика и что от него ждут в команде.

Менторинг в аналитике — это не про ускоренное обучение инструментам. Это про выстраивание мышления: как подходить к задачам, как разговаривать с продуктом и бизнесом, как отличать полезный анализ от формального. Для тех, кто хочет войти в профессию быстрее и без лишних итераций, сопровождение часто экономит месяцы самостоятельных попыток.

Вместо вывода

Аналитика — не лёгкий путь и не универсальное решение. Но это одна из немногих профессий в IT, где можно начать с понятного набора навыков и довольно быстро выйти на уровень, где твоя работа влияет на реальные решения и деньги.

Если вам интересна аналитика как профессия или вы рассматриваете вход в неё осознанно, я делюсь практическими наблюдениями, кейсами и разбором ошибок в своём Telegram-канале!

Привет! Меня зовут Денис. Уже юолее 5 лет работаю Senior Product Analyst в крупнейших IT-компаниях России, включая Тинькофф. Разрабатывал системы аналитики с полного нуля, провёл огромное количество A/B тестов и знаю всю внутреннюю кухню больших корпораций изнутри.

Я совершил множество ошибок на своём пути – и теперь здесь, чтобы помочь именно тебе их избежать и пройти этот путь быстрее!

A/B-тесты давно стали стандартным инструментом в продуктовой и маркетинговой аналитике. Но на практике большинство ошибок происходит не на этапе запуска эксперимента, а при анализе результатов. Чаще всего причина в том, что статистический метод выбирается «по привычке», без учёта типа метрики и свойств данных.

В этой статье я собрал практическую логику выбора методов анализа A/B-тестов. Без углубления в теорию, но с пониманием, почему в одном случае работает χ², а в другом t-test может привести к неверным выводам.

С чего начинается анализ A/B-теста

Предположим, у нас есть две рандомно сформированные выборки – контроль и тест. Первый и самый важный шаг – определить метрику, по которой мы будем принимать решение. Именно от типа метрики зависит выбор статистического метода.

На практике почти все продуктовые метрики можно разделить на три группы:

• пропорции (качественные метрики),

• количественные метрики,

• метрики соотношений.

Разберём каждую из них.

Пропорции (качественные метрики)

К этому типу относятся конверсия, CTR, доля пользователей, совершивших целевое действие. Это самый частый кейс в A/B-тестах и одновременно самый простой с точки зрения анализа.

Для таких метрик оптимальным выбором является χ²-тест. Он хорошо подходит для бинарных исходов, устойчив на больших выборках и не требует сложных предположений о распределении данных.

Перед запуском теста важно оценить размер выборки. Для этого нужно задать базовую конверсию, минимальный эффект, уровень значимости и мощность эксперимента. Без этого легко попасть в ситуацию, когда разница не обнаруживается просто потому, что данных недостаточно.

Минимальный пример χ²-теста в Python выглядит так:

import numpy as np
from scipy.stats import chi2_contingency

# successes, failures
control = np.array([50, 950])
test = np.array([60, 940])

chi2, p_value, _, _ = chi2_contingency([control, test])

print(f'p-value: {p_value}')

При анализе результатов полезно смотреть не только на p-value, но и на относительное изменение (lift) и доверительный интервал. Один только факт статистической значимости редко даёт понимание бизнес-эффекта.

Количественные метрики

Количественные метрики – это количество заказов, длина сессии, выручка, число действий пользователя и т.д. Основная проблема таких данных – высокая дисперсия, выбросы и асимметричные распределения.

Если у вас есть данные за предтестовый период, имеет смысл использовать CUPED. Этот подход снижает дисперсию метрики за счёт учёта предыдущего поведения пользователей и часто заметно повышает чувствительность эксперимента.

Ключевая идея CUPED сводится к корректировке тестовой метрики:

theta = cov_pre_test / var_pre_test
cuped_metric = test_metric - theta * (pre_test_metric - mean_pre_test)

После применения CUPED стоит оценить распределение данных. Если выборка достаточно большая и распределение близко к нормальному, можно использовать t-test. На практике безопаснее сразу выбирать t-критерий Уэлча – он не требует равенства дисперсий между группами.

Пример:

from scipy.stats import ttest_ind

ttest_ind(control_cuped, test_cuped, equal_var=False)

Если данных мало или распределение явно не нормальное, разумной альтернативой становится bootstrap. Этот метод не опирается на предположения о распределении и позволяет напрямую получить доверительный интервал для эффекта.

Упрощённый пример bootstrap-оценки разницы средних:

import numpy as np

boot_diffs = []
for _ in range(1000):
boot_control = np.random.choice(control, size=len(control), replace=True)
boot_test = np.random.choice(test, size=len(test), replace=True)
boot_diffs.append(boot_test.mean() - boot_control.mean())

Дальше по распределению boot_diffs можно построить доверительный интервал и проверить, содержит ли он ноль.

Метрики соотношений

Метрики соотношений – один из самых частых источников ошибок в A/B-тестах. Примеры: ARPU, количество действий на пользователя, число открытий карточек на покупку.

Основная проблема здесь в том, что числитель и знаменатель зависимы. Стандартный t-test предполагает независимость наблюдений, из-за чего дисперсия оценивается неправильно, а выводы могут быть смещены.

При больших выборках для таких метрик хорошо подходит дельта-метод. Он позволяет аппроксимировать дисперсию сложной функции от случайных величин и получить корректное p-value.

Упрощённый пример проверки с помощью дельта-метода:

import numpy as np
from scipy.stats import norm

mean_diff = mean_test - mean_control
var = var_test / n_test + var_control / n_control

z = mean_diff / np.sqrt(var)
p_value = 2 * (1 - norm.cdf(abs(z)))

Если выборка небольшая, лучше использовать блочный bootstrap. В отличие от обычного bootstrap, здесь данные пересобираются блоками, что позволяет сохранить структуру зависимости. После этого эффект можно оценивать через доверительный интервал или t-статистику, рассчитанную на основе bootstrap-оценки стандартной ошибки.

Как выбирать метод на практике

Если сильно упростить логику выбора, она будет такой:

• для пропорций – χ²-тест;

• для количественных метрик – CUPED + t-test (или bootstrap при малых выборках);

• для метрик соотношений – дельта-метод при больших выборках и блочный bootstrap при малых.

Выводы

Корректный анализ A/B-теста – это не только проверка p-value. Это последовательность решений: выбор правильной метрики, понимание её статистической природы, оценка размера выборки и дисперсии данных, а затем – осознанный выбор метода анализа.

Использование «привычного» теста без учёта особенностей данных часто приводит к статистически значимым, но неверным бизнес-выводам. И именно на этом этапе A/B-тесты чаще всего дают ложное чувство уверенности.

Чтобы узнать больше о продуктовой аналитике — подписывайтесь на мой Telegram канал. Если статья была полезна — добавляйте в избранное. До скорого!

Решение:

1. Структурируй резюме по схеме: Контекст → Действие → Метрика результата

2. Для каждой вакансии кастомизируй 20% контента под их стек и терминологию

3. В начале резюме добавь summary с четким позиционированием: «Product Analyst с фокусом на монетизации, 3 года в b2c, core stack: SQL, Python, Amplitude»

Этап 2: Созвон с рекрутером

Здесь проверяют не только опыт. Если ты говоришь об инструментах, а не о своем опыте - это красный флаг для эйчара.

Типичные ошибки:

• На вопрос «Почему мы?» отвечаешь шаблонно про «интересные задачи»

• Не можешь объяснить, как твоя работа влияла на ключевые метрики продукта

• Не задаешь вопросов про продукт компании и его продуктовый цикл

Как исправить:

• Подготовить 3 кейса разного масштаба (quick win, средний проект, стратегическая инициатива)

• Прокачать рассказ о своем опыте.

• Изучить продукт компании до звонка и сформулировать 2-3 осмысленных вопроса про их метрики

Этап 3: Техническое интервью

На техническом собеседовании продуктового аналитика проверяют не столько знание SQL/Python, сколько способ мышления. Можно идеально написать запрос, но провалить разбор кейса.

Ключевые точки отказа:

1. Не понимаешь разницу между реляционной и событийной моделями данных. Путаешься в джойнах больших таблиц.

2. Не можешь рассчитать достаточный размер выборки. Не понимаешь, какие метрики являются главными. Путаешь p-value и statistical power.

3. Нет структуры анализа. Предлагаешь метрики, которые нельзя измерить. Не учитываешь побочные эффекты изменений.

Чек-лист подготовки:

• Регулярно решать задачи на LeetCode

• Разобрать 10+ реальных кейсов по A/B тестам

• Пройти курс по статистике для product analytics

Этап 4: Тестовое задание

Тестовое - это не проверка технических навыков, это проверка того, как ты работаешь в условиях неопределенности. 80% кандидатов проваливаются на презентации результатов.

Что видят эйчары и интервьеры:

• Сырые данные вместо инсайтов

• Отсутствие приоритизации гипотез

• Непонятная визуализация (нет аннотаций, подписей, выводов)

• Код без комментариев и README

Формула успешного тестового:

1. Бизнес-контекст: первые 2 страницы - summary с выводами

2. Методология: как считал, почему такой подход, ограничения данных

3. Рекомендации: 3 приоритетных действия с оценкой потенциального влияния

4. Детальный анализ: в приложении, для тех, кто захочет погрузиться

Этап 5: Финальное интервью

Финальный этап - это проверка cultural fit. Команда смотрит, сможешь ли ты работать в их темпе, с их уровнем неопределенности, с их продуктом.

Почему выбирают не тебя:

• Не показал продуктовую эмпатию к их пользователям

• Не задал вопросов про процессы принятия решений

• Не продемонстрировал, как будешь масштабировать свою работу

• Не нашел общий язык с будущим менеджером

Запросы, которые закрывают на финале:

• Как устроен процесс приоритизации экспериментов?

• Как выглядит roadmap вашего продукта на квартал?

• Какие самые болезненные точки в текущих процессах аналитики?

• Как вы измеряете успех моей роли в первые 90 дней?

Диагностика и решение

1. Собрать feedback

2. Проанализировать, на каком этапе отсеиваешься

3. Создать план развития на 4-6 недель

Помни, что воронка найма - это тоже продукт. И ты, как продуктовый аналитик, можешь ее проанализировать, найти weak points и улучшить CR.

• Маркетинг рапортует: «Мы привлекли тонну новых пользователей!»

• Разработка гордится: «Мы выпустили пять крутых новых фич!»

• Продажи кричат «Ура!»: «Закрыли рекордное количество сделок!»

Вроде все молодцы. Но почему-то общая выручка стоит на месте, а клиенты утекают… Каждый тянет одеяло на себя и считает успех по-своему. Нет общего знаменателя.

Вот здесь и нужна North Star. Это как договориться на берегу: «Давайте определим одно главное действие нашего пользователя, которое и есть наша ценность. И будем смотреть, как все наши шаги:  и маркетинг, и разработка, и продажи — помогают этому действию совершаться чаще и лучше».

Это не KPI для премий,а общий и честный ответ на простой вопрос: «Ребята, а куда мы вообще идём?».

Как найти свою звезду? Три неудобных вопроса.

Просто спроси у себя и команды:

1. Что в нашем продукте — самое сокровенное?
Какое одно действие — суть ценности? Не «зарегистрировался», а «создал первый проект и пригласил коллегу» (как в Miro). Не «скачал приложение», а «совершил первую поездку» (такси). Ищи глагол, который описывает решение проблемы.

2. Как измерить, что пользователь получил кайф?
Ценность должна быть измерима. «Прослушивание музыки» (Spotify) меряется временем. «Обучение» (Duolingo) — регулярностью возврата (DAU). «Бронирование жилья» (Airbnb) — количеством успешных бронирований. Если не можешь измерить — это не NSM, это лозунг.

3. Приведет ли рост этой цифры к здоровому бизнесу?
Вот здесь многие обламываются. Твоя «звезда» должна быть ведущим индикатором к деньгам. Если твой NSM — «количество сессий», а выручка падает, значит, пользователи просто тычут в продукт без толку. Рост правильной NSM с запаздыванием, но неизбежно тянет за собой LTV, снижение оттока и выручку.

Примеры, которые говорят больше, чем теория

• Spotify (Общее время прослушивания): Их бизнес — подписка. Какая разница, сколько у них скачиваний, если люди не слушают? Время — лучший показатель удовлетворённости.

• Яндекс.Такси (LTV — пожизненная ценность клиента): Для них критически важно, чтобы клиент возвращался снова и снова. Все, что увеличивает LTV (скорость подачи, качество поездок), — правильно.

• Pinterest (WAU — недельные пользователи, а не DAU): Гениально просто. Люди ищут идеи для ремонта или свадьбы не каждый день, а циклами. Не давить их ежедневной активностью, а ловить еженедельную. Контекст решает всё.

Самый больной вопрос: а если звезда меняется?

Конечно, меняется! Тот, кто говорит, что его NSM высечен в камне, либо врет, либо работает на мёртвом рынке.

• Ранняя стадия:
  Твоя звезда — удержание (retention). Не доход, не трафик. Если люди не возвращаются, ты обречён.

• Стадия роста:
  Появляется «классическая» NSM, связанная с масштабированием ценности (активные пользователи, глубина использования).

• Зрелость:
  Фокус может сместиться на качество использования или монетизацию этой активности.

Про деньги. Почему выручка — плохая North Star?

Потому что выручка — это лагающий (отстающий) индикатор. Это результат прошлых действий. Ты не можешь сегодня напрямую повлиять на выручку сентября.

А вот повлиять на то, что сделают пользователи в продукте сегодня, чтобы в сентябре продлить подписку, — можешь.

Фокус только на выручке — короткая дорога к токсичным решениям: зажать расходы на поддержку, отключить «неприбыльные» фичи. Бизнес может вырасти на квартал, а потом рухнет от оттока. NSM — про здоровье, а не про сиюминутный пульс.

Главный вывод, который я вынес

North Star — это не число на дашборде. Это культура принятия решений.

Если на летучке по поводу новой фичи или изменения тарифа первый вопрос от CEO не «Сколько денег принесёт?», а «А как это повлияет на нашу North Star?» — значит, вы на верном пути.

Не стремись найти идеальную метрику с первого раза. Начни с гипотезы. Объясни её всем. Смотри на данные. Если через 3-6 месяцев видишь, что метрика растет, а бизнес-результатов нет — значит, ошибся. Пересмотри. Это нормальный рабочий процесс!

Куда двигаться дальше?

Поиск своей North Star — это не разовое упражнение, а постоянная практика. Чтобы в этой практике не утонуть в море информации, нужно иметь надёжную точку опоры.

Для меня такой опорой всегда было сообщество и структурированные знания. Когда ты можешь обсудить свою гипотезу с коллегами, посмотреть, как другие решают похожие проблемы, или быстро найти нужный гайд, — это экономит месяцы работы.

Представьте, после стратегической сессии все кивают на цель «+20% к выручке». А дальше тишина. Дерево метрик эту тишину ломает. Оно помогает:

1. Найти истинные рычаги влияния. Вместо споров «что важнее» мы видим цифровую модель.

2. Четко распределить зоны ответственности. Маркетинг, продукт, монетизация — каждый видит свой отрезок пути к цели.

3. Выявить «узкие места». Становится очевидно, какая метрика проседает и тянет вниз всю систему.

4. Построить реалистичный прогноз. Мы можем смоделировать: «Если мы улучшим метрику А на 5%, как это повлияет на нашу корневую цель?».

В итоге вы получаете не красивую картинку, а дорожную карту проектов, где у каждой инициативы есть измеримый вклад в бизнес-результат.

Как я строю дерево метрик: по шагам на реальном примере

Давайте разберем на классической модели. Главное — не слепо копировать, а понимать логику.

Шаг 1: Выбираем «корень» — фокусную метрику. Это наша главная цель на горизонте. Часто это Выручка (Revenue). Важно выбрать ту, которая действительно критична сейчас. Ошибка на этом этапе — потратить время не на то.

Шаг 2: Строим первый уровень — основные драйверы. Задаем вопрос: «Из чего непосредственно складывается наша выручка?». В классической модели это:

• N (Количество платящих пользователей)

• LTV (LifeTime Value, пожизненная ценность клиента)

Формула проста: Revenue = N * LTV. Это стволы наших основных ветвей.

Шаг 3: Углубляемся — разветвляем каждую метрику. Декомпозируем дальше.

• N (Платящие пользователи) = Новые платящие + Вернувшиеся платящие + Постоянные платящие. Это уже показывает, куда смотреть: на привлечение, реактивацию или удержание.

• LTV = LT (время жизни) * ARPPU (средний чек за период). Теперь мы понимаем, что LTV можно раскачивать либо заставляя пользователей платить дольше, либо платить больше.

Шаг 4: Идем до самого «листа».
Продолжаем, пока не дойдем до метрик, на которые команда может влиять напрямую. Например, «Новые платящие» можно разложить на:
Новые платящие = Уникальные посетители сайта * Конверсия в регистрацию * Конверсия в первую покупку.
Вот оно! Маркетинг отвечает за трафик (посетители), продукт — за UX и конверсию в регистрацию, отдел монетизации — за конверсию в покупку. Зоны ответственности четко очерчены.

Что делать с готовым деревом? План действий

1. Диагностика: Смотрим на текущие значения каждой метрики на дереве. Находим самые слабые (западающие) звенья. Скорее всего, рост именно в них даст максимальный эффект.

2. Назначение ответственных: Каждую «ветку» или ключевой «лист» закрепляем за командой или руководителем. Теперь у каждого есть своя измеримая зона влияния.

3. Интеграция с OKR: Связываем метрики-листья с целями в вашем реестре OKR. KPI для цели теперь берутся не с потолка, а являются частью единой системы. Это убивает разрыв между стратегией и исполнением.

Инструменты: где рисовать

Я предпочитаю начинать на физической доске или в Miro на совместной сессии с командой. Это нужно для общего понимания. Для документации и регулярного использования подойдут:

• Miro/Mural — для совместной работы.

• XMind — для красивой визуализации.

• Google Sheets/Excel — этого часто достаточно, чтобы начать. Можно даже сделать связанную таблицу с формулами.

Как не облажаться: советы из моего опыта

1. Начинайте с вопроса о влиянии. У вас достаточно полномочий, чтобы менять процессы в этих метриках? Если нет — привлекайте руководителей с самого начала. Без них дерево останется теорией.

2. Выделяйте время правильно. На первичное построение с ключевыми стейкхолдерами нужно 2-3 часа. Не меньше.

3. Фокус — это всё. Самый частый провал — выбрать не ту корневую метрику. Она должна быть актуальной (решает текущую боль бизнеса) и измеримой.

4. Пересматривайте дерево. Продукт и рынок меняются. То, что было важно квартал назад, может устареть. Делайте ревизию раз в квартал/полгода.

Коротко о главном

Дерево метрик — это ваш навигатор от высокой цели до конкретных задач команды. Оно заменяет хаос и субъективные споры на структуру и данные.

Алгоритм успеха:

1. Верно выберите корневую метрику (цель).

2. Соберите заинтересованных руководителей и постройте дерево вместе.

3. Декомпозируйте до уровня конкретных, измеримых действий.

4. Найдите «слабые звенья» и назначьте за них ответственных.

5. Интегрируйте с системой постановки целей (OKR).

Этот инструмент спас сотни часов моей работы и помог командам перестать «грести в разные стороны». Начните с простой модели — и вы увидите продукт по-новому.

Понравился пост? Тогда переходите ко мне в телеграмм канал, там находится много полезного материала, для входа в IT!